AGV视觉导航设计方案经典
agv设计方案
agv设计方案AGV（Automatic Guided Vehicle，自动导引车）是一种能够自主导行并完成货物搬运任务的智能机器人。
它通过内置的导航系统和传感器，能够感知环境并避开障碍物，实现无人化、自动化的运输。
下面，我将介绍一种AGV设计方案。
首先，AGV设计方案需要考虑导航系统。
可以采用激光导航技术，通过在AGV上安装激光传感器，实时感知周围环境，并绘制地图。
然后，利用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，实现AGV在不同环境中的定位和路径规划，确保它能够准确导航。
其次，AGV设计方案需要考虑控制系统。
AGV可以通过中央控制系统进行远程控制和监控。
中央控制系统可以通过无线通讯与AGV进行实时连接，实现对AGV的运行状态监测、任务分配和路径优化，从而提高运输效率和准确性。
同时，AGV的设计方案需要考虑安全性。
AGV应该配备多种传感器，如红外传感器、超声波传感器等，以实现对周围环境的实时监测，并及时避开障碍物，避免碰撞。
此外，AGV还应该设置急停装置，一旦发生紧急情况，可以立即停止运行，确保人员和设备的安全。
此外，AGV设计方案还需要考虑能源系统。
可以利用可充电电池为AGV提供动力，而不需要外部电源供应。
同时，还可以设计电池充电系统，实现AGV的自动充电功能，确保其长时间的运行。
最后，AGV设计方案还需要考虑扩展性。
AGV应该具备可扩展性，可以根据需求扩充数量，并能够与其他智能设备进行联动，实现更高效的物流和生产管理。
总之，这种AGV设计方案通过激光导航技术、中央控制系统、多传感器安全保障、可充电电池能源系统以及可扩展性的考虑，实现了AGV的自主导行和货物搬运功能。
它在工业生产、仓储物流等领域具有广阔的应用前景。
基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案
基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人§1.1移动机器人的研究历史机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。
1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。
在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。
智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。
1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。
Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。
它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。
当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。
1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。
后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。
在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。
采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。
机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。
1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。
CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。
由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。
CMU Rover由卡耐基梅隆大学机器人学研究所在1981年开始研制，它具有12个微处理器来处理实时任务，一个大型的远程计算机通过遥控方式来进行复杂规划与环境分析。
成都视觉导航agv解决方案
成都视觉导航agv解决方案机器人搬运的优点是可以通过编程完成各种预期的任务，在自身结构和性能上有了人和机器的各自优势，尤其体现出了人工智能和适应性。
智能搬运机器人发展至今，衍生出了多种导航方式。
目前比较主流的智能搬运机器人导航方式有：电磁导航、磁条导航、二维码导航、激光导航，以及3D视觉导航。
对以上这些导航方案稍加了解，便不难看出，从成本、安全性和技术先进性等方面来看，3D视觉导航方案优势明显，无疑是AGV搬运机器人导航方案中最有应用前景的方向。
成本上来说，电磁导航需要进行环境改造，施工维护成本高;磁条导航和二维码导航则分别需要在地面安装二维码和反射板，同样成本较高;3D视觉导航应用时则无需进行环境改造施工，维护成本低，且价格相对组合激光来说也比较低。
安全性来说，3D视觉导航的原理是利用仿生学原理，通过标定后的双摄像头得到同步曝光图像，通过计算获取一个视野范围内的三维立体信息。
相比激光的平面扫描，3D视觉导航更容易应付诸多环境变化，避障更灵活。
此外，视觉导航与被观测对象完全无接触，因此对观测与被观测对象，都不会产生任何损伤，十分安全可靠。
AGV小车在完成自动化搬运装卸作业时，除了要保证AGV自身安全以及AGV各功能的正常运行，还要在最大可能的范围内保护人员和运行环境设施的安全。
这样的安全诉求，3D视觉导航方案可很好的满足。
最后从技术先进上来说，视觉导航无疑是最为前沿的技术，可以有效规避其他4种传统AGV导航方案的大部分缺点。
而事实上，双目视觉传感器作为3D视觉导航最为广泛依赖的硬件，也早已走入了搬运机器人导引方案的落地应用中。
虽然视觉导引AGV方案，目前还没能像电磁导引和激光导引AGV 那样广泛使用，但显而易见的是，随着视觉导航技术在实用性、鲁棒性和测量精度方面的不断进步和突破，成为AGV搬运机器人乃至更多应用领域机器人的“眼睛”，必是大势所趋。
无人搬运车AGV视觉导航系统分析
无人搬运车AGV视觉导航系统分析
导语：视觉导航最早并不是出现在无人搬运车AGV导航领域，其最早出现是在主动化流水线的领域。
视觉导航最早并不是出现在无人搬运车AGV导航领域，其最早出现是在主动化流水线的领域。
在这个无人搬运车领域的视觉导航中，其使用的技术就是通过摄像头获取可见光信号，根据模仿视觉导航系统，在概念上来说，那些军用的主动红外摄像头进行的导航，并不属于视觉导航领域。
无人搬运车AGV导航，除了视觉导航以外，现在还出现了几种导航，分别：激光导航、磁导航等，现在世界知名的主机厂家也并没有让视觉导航看起来完美。
视觉导航和其他的导航方式不一样，视觉导航AGV最大的优势就是无固定参照物。
但是在AGV活动的过程中，对车辆以及履带部件定位精准要求要是越来越高。
虽然现在用于主动化流水线的视觉导航系统，可以做到0.1mm的精度，但是根据无固定参照的视觉导航AGV，其定位精准度通常不高（纯视觉导航系统）。
AGV视觉导航系统如果想要获得更高定位精度，那除了视觉导航外，还需要其他导航作为辅助，然后尽可能使用固定参照物的视觉系统，
这样就可以取得十分好的定位精度以及安全性能。
长远的眼光来看，视觉导航系统的发展前景还是很好的，其中一方面是因为，视觉导航是最为接近了解人类的“导航以及避障”方法，多摄像头除导航外，还可以作为巡检、记载功能，并且AGV最终会走向人工智能导航的方向。
无人搬运车AGV无固定参照物视觉导航方式，将可以取得更便捷的布置。
人工智能导航完全可以处理时间导航方法现在的缺陷和缺乏，而且从硬件成本以及维护性上来说，视觉导航都更具优势。
基于raspberry Pi的AGV视觉导航设计
摘要移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图像处理等专业技术于一体，成为当今机器人研究领域的热点之一。
计算机视觉具有信息量丰富，信号探测范围广，获取信息完整等优点。
近年来广泛应用于自主移动机器人领域，是自主移动机器人导航和避障的一个主要发展方向。
本课题研究的目的包括，设计并构建基于Raspberry Pi的视觉移动AGV控制系统，实现自主移动机器人的视觉导航功能。
本论文完成如下几个方面的研究内容。
机器人视觉导航图像处理算法设计，驱动部分设计，跟踪算法设计。
设计开发控制系统，实现摄像机视频流信息的获取。
对于获取的摄像机的视频流信息，通过图像处理算法提取路面信息，并通过串口与下位机进行通信，下位机根据路径信息指定模糊控制算法。
本论文设计了基于视觉导航的自主移动机器人整体结构，包括机械结构和差速驱动控制系统的设计。
为进一步研究基于视觉导航的自主移动机器人，提供了良好的实验平台。
关键词: Raspberry Pi；AGV；机器视觉; 串口AbstractMobile robot integrates of artifical intelligen information collecting and image processing technology. It becomes one of the hotspot in the field of the robot research. Computer vision technology has been widly used in mobile robot for providing rich information. So it becomes one of the important branches in robot research field.The purpose of this research include the design of vision-based navigation AGV system based on the Raspberry Pi platform, and the vision navigation method of autonomous mobile robot. This thesis completed the following a few aspects of the research content. Driven robot visual navigation image processing algorithm design, part design, tracking algorithm design.Design and development control system, realize the camera video information retrieval. Extract the road information through the image processing algorithms , and communicate with the lower machine through a serial port with , lower machine specified fuzzy control algorithm according to the path information .In this thesis, providing a vision-based navigation of autonomous mobile robots design including mechanical structure and differential drive control system design. This system provides a good experimental platform for further study of vision-based navigation of autonomous mobile robots.Keywords: Raspberry Pi ; AGV ; Vision-based navigation ; Serial目录摘要 (I)Abstract ............................................................................................................. I I 1. 绪论 (5)1.1 课题来源以及背景意义 (5)1.2 概述 (6)1.2.1 导航技术 (6)1.2.2 路径规划和路径跟踪技术 (8)1.2.3 多传感器集成与融合 (8)1.2.4 多机器人协作技术 (9)1.3 系统平台 (9)1.3.1 Raspberry Pi (9)1.3.2 Arduino (11)1.4 论文的主要内容及研究方法 (12)2. AGV视觉导航的总体设计方案 (14)2.1 引言 (14)2.2 硬件平台 (14)2.2.1 车体构造 (14)2.2.2 电气装置 (15)2.2.3 测速模块 (16)2.2.4 无线模块 (16)2.2.5 摄像头模块 (17)2.3 软件平台 (18)2.4 视觉导航机器人的性能指标 (20)2.5 本章小结 (21)3. 图像处理 (22)3.1 数字图像处理算法设计 (22)3.2 图像处理算法实现 (24)3.2.1 图像采集 (24)3.2.2 RGB图像转HSV图像 (25)3.2.3 图像滤波 (28)3.2.4 路径提取 (30)3.2.5 信息传输 (33)3.3 本章小结 (35)4. 驱动控制部分的设计与分析 (36)4.1 引言 (36)4.2 驱动方式分析 (36)4.3 双轮差分驱动的运动学分析 (37)4.4 测速模块设计 (39)4.5 PID控制器的设计 (40)4.6 本章小结 (43)5. 基于模糊预瞄的控制算法实现 (44)5.1 引言 (44)5.2 模糊预瞄算法 (44)5.3 试验效果 (45)5.4 本章小结 (48)结论 (49)致谢 (50)参考文献 (51)错误!未指定书签。
毕业设计(论文)-自动导向车(AGV)设计模板
1 绪论1.1 自动引导车辆的概念研究始于20世纪50年代初美国Barrett Electronics公司开发出世界上第一台自动引导车辆系统（Automated Guided Vehicle System，AGVS）。
1974年，瑞典的Volvo Kalmar轿车装配工厂与Schiinder－Digitron公司合作，研制出一种可装载轿车车体的AGVS，并由多台该种AGVS组成了汽车装配线，从而取消了传统应用的拖车及叉车等运输工具。
由于Kalmar工厂采用AGVS获得了明显的经济效益，许多西欧国家纷纷效仿Volvo公司，并逐步使AGVS在装配作业中成为一种流行的运输手段。
20世纪80年代，伴随着与机器人技术密切相关的计算机。
电子、通信技术的飞速发展，国外掀起了智能机器人研究热潮，其中各种具有广阔应用前景和军事价值的移动式机器人受到西方各国的普遍关注。
它的研究方向包括驾驶员行为分析，极端情况下的自主驾驶，车辆运动控制系统，交通监控、车辆导航及协作，主动安全系统等方面。
自动导向车(AGV)是采用自动或人工方式装载货物，按设定的路线自动行驶或牵引着载货台车至指定地点，再用自动或人工方式装卸货物的工业车辆。
按日本JISD6801的定义：AGV是以电池为动力源的一种自动操纵行驶的工业车辆。
自动导向车只有按物料搬运作业自动化、柔性化和准时化的要求，与自动导向系统、自动装卸系统、通讯系统、安全系统和管理系统等构成自动导向车系统(AGVS)才能真正发挥作用。
1.2 AGV技术发展AGV产品所涉及的关键技术主要包括：引导技术(Navigation Techniques)、第1章．绪论控制技术(Control Techniques)和电源技术(Power Techniques)三个方面。
引导技术现在已被探索研究和开发应用的引导方法主要有：电磁感应法(Inductive Guide-Path)、光学引导法(Optical Guide-Path)、化学引导法(Chemical Guide-Path)、磁感应法(magnetic Guide-Path)、位置推断法(Dead Reckoning)、参考标志法(Beacon System)、惯性导航法(Inertial Navigation)和图像识别法(Direct Imaging)等。
机器人视觉导航系统的设计与实现
机器人视觉导航系统的设计与实现导语：机器人技术的快速发展为我们的生活带来了许多便利，机器人视觉导航系统作为其中的重要组成部分，不仅能够帮助机器人感知周围环境，还可以为其提供精准的导航指引。
本文将详细介绍机器人视觉导航系统的设计与实现，旨在为读者提供一种清晰且实用的设计方案。
一、机器人视觉导航系统的设计思路1. 目标分析机器人视觉导航系统的主要目标是通过视觉感知和数据处理，使机器人能够在复杂环境中自主导航。
因此，在设计系统时需要清晰确定导航的目标和要求，包括环境感知、路径规划和导航执行等方面。
2. 硬件选择在机器人视觉导航系统的设计中，合适的硬件设备是至关重要的。
选择高分辨率、广角视野的摄像头，以及适合导航的传感器和执行器，是设计系统的基础。
3. 环境感知实现机器人的自主导航，首先需要对环境进行感知。
通过图像处理和计算机视觉算法，可以实现对环境中的障碍物、地标等的识别和定位。
利用机器学习和深度学习等技术，可以对图像进行分析，并提取有用的信息。
4. 路径规划基于环境感知获得的信息，机器人需要进行路径规划，确定最佳的导航路径。
路径规划算法可以利用地图信息、障碍物检测结果以及导航目标等进行综合考虑，选择合适的路径。
5. 导航执行在进行路径规划后，机器人需要根据规划的路径进行导航执行。
这需要机器人能够精确控制自身的运动，包括速度、方向等。
通过控制底盘的运动和操控执行器，机器人可以按照规划路径进行导航。
二、机器人视觉导航系统的实现步骤1. 搭建硬件平台选择合适的机器人底盘，并配置高分辨率的摄像头和相应的传感器，确保系统具备良好的感知和执行能力。
2. 开发环境感知算法借助计算机视觉和图像处理的技术，对摄像头采集到的图像进行处理和分析，实现对环境中物体的识别和定位。
可以采用基于特征提取的方法，如SURF、SIFT等，结合机器学习算法进行目标检测和分类。
3. 实现路径规划算法根据环境感知的结果和导航目标，开发适合机器人导航的路径规划算法。
基于机器视觉的智能无人车导航系统设计
基于机器视觉的智能无人车导航系统设计近年来，随着机器视觉技术的快速发展和无人车技术的成熟，基于机器视觉的智能无人车导航系统成为研究的热点之一。
本文将介绍一种基于机器视觉的智能无人车导航系统的设计，以帮助无人车能够准确地感知和识别环境，做出合理的导航决策。
1. 系统概述基于机器视觉的智能无人车导航系统主要包括图像采集模块、图像处理算法、环境感知模块、决策模块和控制执行模块。
其中，图像采集模块负责获取车辆周围环境的图像数据；图像处理算法对采集到的图像数据进行处理，提取有用的信息；环境感知模块通过对处理后的图像信息进行分析，识别道路、障碍物等；决策模块根据环境感知结果制定导航策略；控制执行模块负责将导航策略转化为车辆行动。
2. 图像采集模块图像采集模块是智能无人车导航系统的起点，它通过安装摄像头等设备获取车辆周围环境的图像数据。
为了获得准确且清晰的图像数据，应该合理安置摄像头，采用高清晰度的图像传感器，并确保光线条件良好。
同时，考虑到无人车的动态性，图像采集模块还应具备较高的帧率和快速响应能力。
3. 图像处理算法图像处理算法是核心部分，它对采集到的图像数据进行处理，提取有用的信息。
常用的图像处理算法包括图像滤波、边缘检测、特征提取等。
其中，图像滤波能够去除图像噪声，边缘检测能够识别出图像中的边缘信息，特征提取则可用于识别道路、车辆、交通标志等。
4. 环境感知模块环境感知模块是系统中最关键的一部分，它通过对图像信息的分析，识别道路、障碍物等，为后续的决策模块提供准确的输入。
在环境感知方面，可以使用图像分割、目标检测、物体识别等算法。
图像分割可将图像分割成多个区域，方便识别目标，目标检测则可以识别出图像中的特定目标，物体识别则可以识别不同种类的物体。
5. 决策模块决策模块根据环境感知结果制定导航策略。
在此模块中，可以引入机器学习算法，通过训练数据集来训练模型，以实现智能决策。
例如，可以使用强化学习算法训练无人车在不同环境下的导航行为，让无人车根据环境感知结果选择最优路径、避免碰撞、合理规避障碍物等。
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AGV视觉导航设计方案经典
AGV搬运机器人视觉导航方案
AGV（Automated Guided Vehicle，AGV）作为现代制造系统中的物料传送设备已经得到了广泛应用。
从理论上看，视觉导引AGV具有较好的技术应用前景，然而其却没能像电磁导引和激光导引 AGV 那样广泛使用，主要问题在于视觉导引技术在实时性、鲁棒性和测量精度方面还有待进一步突破。
由多个 AGV 单元组成的 AGV 系统（ Automated Guided Vehicle System，AGVS）配有系统集成控制平台，对 AGV 的作业过程进行监管和优化，例如，创立任务、地图生成、发出搬运指令、控制AGV 的运行路线、跟踪传送中的零件以及多 AGV 的任务规划和调度。
将 AGV 与外部自动化物流系统、生产管理系统有机结合，对系统内每台 AGV 合理地分配当前任务、选择最佳路径、实时图形监控、管理运行安全，实现信息化的管理和生产，方便地构成由调配中心计算机控制的自动化生产线、自动仓库和全自动物流系统。
当前视觉导引方式主要方法有基于局部视觉和全局视觉两种方法。
基于视觉导引的 AGV 还没有大规模产业化，但其潜在的市场前景使其成为近几年来国内外 AGV 研究的热点。
全局视觉导引方法是将摄像机安装在天花板或者墙上，以整个工作环境为目标，对包括 AGV、导引路径、障碍物等进行对象识别，对各个摄像机获取的图像进行基于特征的图像融合，得到全局地图。
在生成的全局地图中，每个 AGV 单元，导引线，障碍
物的绝对坐标都能够实时获取。
全局视觉方法相对于将摄像机安装在车体上的局部视觉方法，在多 AGV 调度、障碍物检测（固定和移动）、避障、全局监测方面更具优势。
特别是能够对AGV 和障碍物的特征进行分类，经过增强型的卡尔曼滤波方法进行运动估计，动态跟踪每一个目标的位置、速度。
可是这种方法要根据不同的现场环境，按照视野不被遮挡并覆盖整个工作空间的原则，根据摄像机放置算法决定摄像机的数目、安装位姿。
因此这张全局视觉方法仅仅适用于室内且空间较大的场合，而且导引精度较低。
相对而言，当前国内外研究较多的是局部视觉导引方式。
局部视觉导引方式是将单车看作一个智能体，在车上安装摄像机和图像采集系统实时地处理环境信息，其主要有基于自然场景和结构化场景两种导航方式。
基于自然场景的导航方式经过运行路径周围环境的图像信息与环境图像数据库中的信息进行比较，从而确定当前位置并对运行路线做出决策。
这种方法不要求设置任何物理路径，在理论上具有最佳的柔性；但三维图像处理的实时性差和环境图像数据库的难以建立，限制了它的实际应用。
基于结构化场景的导引方式一般是在地面粘贴或铺设一些特殊形状或颜色的线路和符号，由视觉系统识别预定义的路经，包括导引路径相对 AGV 的位置偏差和角度偏差、路径节点、工位、转弯、停车、加减速等标识。
这种视觉导航方式的优点是视觉系统只需提取预设的特定目标，并根据目标特征的先验知识做进一
步的计算，提高了图像处理的速度和系统的鲁棒性。
基于结构化场景的视觉导航技术能较好满足柔性制造系统对物流设备在导向柔性、空间利用、运行安全性以及成本等方面的要求，具有路径设置柔性高、信息识别速度快、导航稳定程度好、导航行走精度高和导向信息容量大等突出优点，因此有着更广阔的应用前景，也是国内外研究机构和学者近年来研究较多的视觉导引方式。
1、视觉导引 AGV 系统
运动型视觉导引 AGV 系统模型图如图 1 所示。
图 1 视觉导引 AGV 系统模型图
AGV 的差速驱动系统由左右两个直流伺服电机驱动的驱动轮组成，其前后两个万向轮起支撑作用，这种驱动结构能够经过调节两个驱动轮的速度和转向，实现前进、后退双向运动。
当两驱动轮的速度相同且方向一致时，AGV 做直线运动；当两驱动轮的速度相同且方向相反时，AGV 绕驱动轮轴线的中心点做原地自转
运动；当两驱动轮的速度不同时，AGV 能做任意转弯半径的圆弧运动。
差速转向驱动方式具有无最小转弯半径限制且能够双向运动的优点。
控制系统经过安装在驱动轴上的编码器反馈，组成一个闭环系统。
基于两轮差速驱动的 AGV 路径跟踪法采用PID 控制法。
导引用摄像机位于运动控制中心点上方，垂直于地面安装。
这种设计方式使得运动控制中心点在摄像机视野内，能够获得即时和未来小范围内前进、后退两个方向的路径信息。
这种安装方式因视野小，模型估计的精度相对较高，同时也不易受到外界环境的干扰；但其也弱化了对路径的预测功能，因此对视觉测量和运动控制的实时性要求更高。
封闭的 AGV 车体内成像较暗，有必要放置辅助照明光源，同时也能够提高对环境光的抗干扰性，将用于照明的环形 LED 光源与摄像机同轴放置有利于系统的模块化设计，便于安装和维护。
1）视觉定位
利用 AGV 上车载传感器的感知信息估计其在给定环境中的位姿。
AGV 作为物料传输工具，在运动途中，对其行走精度要求不高，在工作点要求其有较高的定位精度。
在大多数工业应用中，位置精度一般要求在±10mm 内，姿态精度一般要求在±1°内。
在常见的 AGV 导航方式中，激光导引的定位精度能达到±3mm，电磁导引的定位精度能达到±5mm。
经过识别预先设置的参照路标，求出 AGV 相对于路标在局部
坐标系下的方位，根据已知的这些路标在全局坐标系下的坐标，经过坐标变换能够求出 AGV 在全局坐标系中的坐标。
这种方法的测量精度依赖于摄像机的分辨率和摄像机视野范围的大小，这两者决定了图像单位像素相对真实场景的放大倍数。
2）路径规划和调度
制造单元或工作站之间的物料传送靠 AGV 来实现，因而，在创立AGVS 导引地图中，十字路口、丁字路口、直角转弯、路径编号、停车工位、仓库编号等规划系统运行的拓扑地图。
在视觉导引 AGVS 中，采用在地面贴数字 0～9 或者阿拉伯字母 a～z 来描述这些信息，由车载视觉系统对采集的实时图像进行分析和识别。
AGV 识别的信息特征经过无线通讯报告给地面控制站，地面控制站查找数据库系统中相对应的 AGV 编号和标记特征，判断此AGV 在柔性生产线中的位置，再综合路径编号、目的地、加工工艺和其它 AGV 的信息，根据中心控制计算机的任务调度确定最佳路线、运行速度、等待时间等，经过无线通讯返回控制命令给每台AGV。
3）射频识别（RFID）
RFID系统是一种具有广泛应用前景的自动识别系统。
基本的射频识别系统由 RFID 电子标签（Tag 或者 Transponder）和 RFID 读写器构成，电子标签的存储容量高达 32K bits。
根据射频工作的频段和应用场合的不同，RFID 能够识别从几厘米到几十米范围内的。